我认为，每当您有不平衡的面板时，您都需要正式描述为什么会出现这种情况。您需要担心自我选择、无响应和损耗，特别是如果您对总体参数和一致性感兴趣。对于大多数估算者来说，机制在很大程度上是相同的。

我相信这些主要是历史原因。在 1940 年代，人们不得不用纸和铅笔进行方差分析，因此平衡设计导致均值和方差的简单总和。任何不平衡都需要反转 4x4 或更大的矩阵（我在回归考试中做过几次，几乎总是搞砸了）。很可能在 1960 年代面板/纵向数据第一次引起研究人员的注意（可能是 PSID），人们可以相当容易地运行没有错误结构的回归，但运行 GLS 需要付出巨大的努力，更不用说不平衡的 GLS。如今，正如 Dimitriy 所说，现在没有任何问题，因为无论如何，所有估计量都以一般形式计算，并在后台使用最一般的矩阵求逆运算。

此外，使用平衡的数据集，您可以轻松地运行具有面板自回归的模型。对于不平衡的面板，这些可能会变得更加棘手。我认为这些模型实际上并不那么受欢迎。

平衡数据优于不平衡面板，因为它允许在每个时间段（例如，年、月等）观察同一单位（例如，个人、公司、人等），从而减少了由单位（个人等）的异质性。